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Migra desde HBase en Google Cloud

En esta página, se describen las consideraciones y los procesos para migrar a Bigtable desde un clúster de Apache HBase alojado en un servicio de Google Cloud, como Dataproc o Compute Engine.

Para obtener orientación sobre cómo migrar de un entorno externo de Apache HBase a Bigtable, consulta Migra datos de HBase a Bigtable Para obtener más información sobre la migración en línea, consulta Cómo replicar de HBase a Bigtable

Por qué migrar de HBase en Google Cloud a Bigtable

Entre los motivos por los que puedes elegir esta ruta de migración, se incluyen los siguientes:

Puedes dejar tu aplicación cliente donde está implementada actualmente y cambiar solo la configuración de la conexión.
Tus datos permanecen en el ecosistema de Google Cloud.
Si lo deseas, puedes seguir usando la API de HBase. La guía de Cloud Bigtable Cliente de HBase para Java es una extensión totalmente compatible de la clase Apache Biblioteca de HBase para Java.
Quieres los beneficios de usar un servicio administrado para almacenar tus datos.

Consideraciones

En esta sección, se sugieren algunos aspectos que se deben revisar y considerar antes de comenzar la migración.

Diseño de esquema de Bigtable

En la mayoría de los casos, puedes usar el mismo diseño de esquema en Bigtable que en HBase. Si deseas cambiar tu esquema o si tu caso de uso está cambiando, revisa los conceptos presentados en Diseña tu esquema antes de migrar tus datos.

Preparación y pruebas

Antes de migrar tus datos, asegúrate de comprender las diferencias entre HBase y Bigtable. Deberías dedicar algún tiempo a aprender a configurar tu conexión. para conectar tu aplicación a Bigtable. Además, puedes desean realizar pruebas funcionales y de sistema antes de la migración validar la aplicación o el servicio.

Pasos para la migración

Para migrar tus datos de HBase a Bigtable, debes tomar una instantánea de HBase y, luego, importar los datos directamente desde el clúster de HBase a Bigtable. Estos pasos son para un solo clúster de HBase que se describe en detalle en las próximas secciones.

Deja de enviar escrituras a HBase.
Crea tablas de destino en Bigtable.
Tomar instantáneas de HBase y, luego, importarlas a Bigtable.
Valida los datos importados.
Actualiza la aplicación para enviar operaciones de lectura y escritura Bigtable.

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Antes de comenzar

Instala Google Cloud CLI o usar Cloud Shell.
Crea un bucket de Cloud Storage para y almacenarás tus datos de salida de validación. Crea el bucket en la misma ubicación en la que planeas ejecutar tu trabajo de Dataproc.
Identifica el clúster de Hadoop desde el que migrarás. Debes ejecutar los trabajos para tu migración en un clúster de Dataproc 1.x que tenga conectividad con el Namenode y Datanodes del clúster de HBase. Toma nota de la La dirección de quórum de ZooKeeper y el URI de Namenode del clúster de HBase, que son necesarios para las secuencias de comandos de migración.
Crea un clúster de Dataproc versión 1.x en la misma red que el clúster de origen de HBase. Usas este clúster para ejecutar las tareas de importación y validación.
Crea una instancia de Bigtable para almacenar tus tablas nuevas. Al menos un clúster en Bigtable la instancia también debe estar en la misma región que clúster. Ejemplo: us-central1
Obtén la herramienta de traducción de esquema:
```
wget BIGTABLE_HBASE_TOOLS_URL
```
Reemplaza BIGTABLE_HBASE_TOOLS_URL por la URL de JAR with dependencies más reciente disponible en el repositorio de Maven de la herramienta. El nombre del archivo es similar a https://repo1.maven.org/maven2/com/google/cloud/bigtable/bigtable-hbase-1.x-tools/2.6.0/bigtable-hbase-1.x-tools-2.6.0-jar-with-dependencies.jar.

Para encontrar la URL o descargar el archivo JAR de forma manual, haz lo siguiente:
1. Ir al repositorio.
2. Haz clic en Browse (Explorar) para ver los archivos del repositorio.
3. Haz clic en el número de versión más reciente.
4. Identifica JAR with dependencies file (por lo general, en la parte superior).
5. Haz clic con el botón derecho y copia la URL, o haz clic para descargar el archivo.
Obtén la herramienta MapReduce, que usarás para los trabajos de importación y validación:
```
wget BIGTABLE_MAPREDUCE_URL
```
Reemplaza BIGTABLE_MAPREDUCE_URL por la URL del elemento shaded-byo JAR más reciente disponible en la Repositorio de Maven. El nombre del archivo es similar a https://repo1.maven.org/maven2/com/google/cloud/bigtable/bigtable-hbase-1.x-mapreduce/2.6.0/bigtable-hbase-1.x-mapreduce-2.6.0-shaded-byo-hadoop.jar.

Para encontrar la URL o descargar el archivo JAR de forma manual, haz lo siguiente:
1. Ir al repositorio.
2. Haz clic en el número de versión más reciente.
3. Presiona Descargas.
4. Pasa el mouse sobre shaded-byo-hadoop.jar.
5. Haz clic con el botón derecho y copia la URL, o haz clic para descargar el archivo.
Configura las siguientes variables de entorno:
```
#Google Cloud

export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export REGION=REGION

##Cloud Bigtable

export BIGTABLE_INSTANCE_ID=BIGTABLE_INSTANCE_ID

##Dataproc

export DATAPROC_CLUSTER_ID=DATAPROC_CLUSTER_NAME

#Cloud Storage

export BUCKET_NAME="gs://BUCKET_NAME"
export STORAGE_DIRECTORY="$BUCKET_NAME/hbase-migration"

#HBase

export ZOOKEEPER_QUORUM=ZOOKEPER_QUORUM
export ZOOKEEPER_PORT=2181
export ZOOKEEPER_QUORUM_AND_PORT="$ZOOKEEPER_QUORUM:$ZOOKEEPER_PORT"
export MIGRATION_SOURCE_NAMENODE_URI=MIGRATION_SOURCE_NAMENODE_URI
export MIGRATION_SOURCE_TMP_DIRECTORY=${MIGRATION_SOURCE_NAMENODE_URI}/tmp
export MIGRATION_SOURCE_DIRECTORY=${MIGRATION_SOURCE_NAMENODE_URI}/hbase

#JAR files

export TRANSLATE_JAR=TRANSLATE_JAR
export MAPREDUCE_JAR=MAPREDUCE_JAR
```
Reemplaza los marcadores de posición por los valores de tu migración.

Google Cloud:
- PROJECT_ID: Es el proyecto de Google Cloud que tu instancia de Bigtable se encuentra en
- REGION: Es la región que contiene la Clúster de Dataproc que ejecutará los trabajos de importación y validación.
Bigtable:
- BIGTABLE_INSTANCE_ID: el identificador de la instancia de Bigtable a la que deseas importar tus datos
Dataproc:
- DATAPROC_CLUSTER_ID: Es el ID del clúster de Dataproc que ejecutará los trabajos de importación y validación.
Cloud Storage:
- BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket de Cloud Storage en el que almacenas las instantáneas.
HBase:
- ZOOKEEPER_QUORUM: el host de ZooKeeper al que la herramienta a la que se conectará, en el formato host1.myownpersonaldomain.com
- MIGRATION_SOURCE_NAMENODE_URI: Es el URI de tu Namenode del clúster de HBase, en el formato hdfs://host1.myownpersonaldomain.com:8020
Archivos JAR
- TRANSLATE_JAR: el nombre y el número de versión del archivo JAR bigtable hbase tools que descargaste de Maven. El valor debe ser similar a bigtable-hbase-1.x-tools-2.6.0-jar-with-dependencies.jar.
- MAPREDUCE_JAR: el nombre y el número de versión del archivo JAR bigtable hbase mapreduce que descargaste de Maven. El valor debe ser similar a bigtable-hbase-1.x-mapreduce-2.6.0-shaded-byo-hadoop.jar.
Si deseas confirmar que las variables se configuraron de forma correcta, ejecuta el comando printenv para ver todas las variables de entorno (opcional).

Deja de enviar operaciones de escritura a HBase

Antes de tomar instantáneas de las tablas de HBase, deja de enviar operaciones de escritura al clúster de HBase.

Crea tablas de destino en Bigtable

El siguiente paso es crear una tabla de destino en Bigtable para cada tabla de HBase que estés migrando. Usa una cuenta que tenga permiso bigtable.tables.create para la instancia.

En esta guía, se usa la herramienta de traducción de esquemas de Bigtable, que crea la tabla de forma automática. Sin embargo, si no quieres que de Bigtable para que coincida exactamente con el esquema de HBase, puedes crear una tabla con la función CLI de cbt o la consola de Google Cloud.

La herramienta de traducción de esquemas de Bigtable captura el esquema de la tabla de HBase, incluidos el nombre de la tabla, las familias de columnas, las políticas de recolección de elementos no utilizados y las divisiones. Luego, crea una tabla similar en Bigtable.

En cada tabla que desees importar, ejecuta el siguiente comando para copiar el esquema de HBase en Bigtable.

java \
 -Dgoogle.bigtable.project.id=$PROJECT_ID \
 -Dgoogle.bigtable.instance.id=$BIGTABLE_INSTANCE_ID \
 -Dgoogle.bigtable.table.filter=TABLE_NAME \
 -Dhbase.zookeeper.quorum=$ZOOKEEPER_QUORUM \
 -Dhbase.zookeeper.property.clientPort=$ZOOKEEPER_PORT \
 -jar $TRANSLATE_JAR

Reemplaza TABLE_NAME por el nombre de la tabla de HBase que deseas importar. La herramienta de traducción de esquemas usa este nombre para tu nueva tabla de Bigtable.

También puedes reemplazar TABLE_NAME por una una expresión regular, como “.*”, que captura todas las tablas en las que quieres create y, luego, ejecuta el comando solo una vez.

Toma instantáneas de tablas de HBase y, luego, impórtalas a Bigtable

Completa lo siguiente para cada tabla a la que planeas migrar en Bigtable.

Ejecuta el siguiente comando:
```
echo "snapshot 'HBASE_TABLE_NAME', 'HBASE_SNAPSHOT_NAME'" | hbase shell -n
```
Reemplaza lo siguiente:
- HBASE_TABLE_NAME: Es el nombre de la tabla de HBase que migrarás a Bigtable.
- HBASE_SNAPSHOT_NAME: Es el nombre único de la instantánea nueva.
Ejecuta el siguiente comando para importar la instantánea:
```
gcloud dataproc jobs submit hadoop \
    --cluster $DATAPROC_CLUSTER_ID \
    --region $REGION \
    --project $PROJECT_ID \
    --jar $MAPREDUCE_JAR \
    -- \
    import-snapshot \
    -Dgoogle.bigtable.project.id=$PROJECT_ID \
    -Dgoogle.bigtable.instance.id=$BIGTABLE_INSTANCE_ID \
    HBASE_SNAPSHOT_NAME \
    $MIGRATION_SOURCE_DIRECTORY \
    BIGTABLE_TABLE_NAME \
    $MIGRATION_SOURCE_TMP_DIRECTORY
```
Reemplaza lo siguiente:
- HBASE_SNAPSHOT_NAME: el nombre que asignaste a la instantánea de la tabla que deseas importar.
- BIGTABLE_TABLE_NAME: Es el nombre de la tabla de Bigtable a la que deseas importar.
Luego de que ejecutes el comando, la herramienta restablecerá la instantánea de HBase en la fuente clúster y, luego, lo importa. El proceso de conversión puede tardar varios restablecer la instantánea para finalizar, según su tamaño.

Las siguientes opciones adicionales están disponibles cuando importas los datos:

Establece tiempos de espera basados en el cliente para las solicitudes de mutador almacenadas en búfer (predeterminado 600,000 ms). Consulta el siguiente ejemplo:
```
-Dgoogle.bigtable.rpc.use.timeouts=true
-Dgoogle.bigtable.mutate.rpc.timeout.ms=600000
```
Considera la limitación basada en latencia, que puede reducir el impacto que trabajo por lotes de importación podría tener en otras cargas de trabajo. Se debe probar la regulación para tu caso de uso de migración. Consulta el siguiente ejemplo:
```
-Dgoogle.bigtable.buffered.mutator.throttling.enable=true
-Dgoogle.bigtable.buffered.mutator.throttling.threshold.ms=100
```
Modifica la cantidad de tareas de asignación que leen una sola región de HBase (mapa 2 predeterminado) tareas por región). Consulta el siguiente ejemplo:
```
-Dgoogle.bigtable.import.snapshot.splits.per.region=3
```

Establece configuraciones adicionales de MapReduce como propiedades. Consulta la siguiente ejemplo:

-Dmapreduce.map.maxattempts=4
-Dmapreduce.map.speculative=false
-Dhbase.snapshot.thread.pool.max=20

Ten en cuenta las siguientes sugerencias cuando realices importaciones:

Para mejorar el rendimiento de la carga de datos, asegúrate de tener suficientes Trabajadores del clúster de Dataproc para ejecutar tareas de importación de mapas en paralelo. De de forma predeterminada, un trabajador de Dataproc n1-standard-8 ejecutará ocho tareas. Tener suficientes trabajadores garantiza que el trabajo de importación tenga suficientes trabajadores poder completarse en un tiempo razonable, pero no tanta potencia como para a la instancia de Bigtable.
- Si no usas la instancia de Bigtable para otro de trabajo, multiplica la cantidad de nodos en tu por 3, luego dividir por 8 (con n1-standard-8 dataproc worker). Usa resultado como la cantidad de trabajadores de Dataproc.
- Si usas la instancia para otra carga de trabajo al mismo tiempo que que importas tus datos de HBase, reduce el valor de trabajadores de Dataproc o aumentar la cantidad de de Bigtable para cumplir con las cargas de trabajo y los requisitos de cumplimiento.
Durante la importación, debes supervisar el uso de la CPU de la instancia de Bigtable. Si el valor de uso de CPU en la instancia de Bigtable es demasiado alto, tal vez debas agregar nodos adicionales. Agregar nodos mejora el uso de CPU de inmediato, pero puede puede pasar hasta 20 minutos desde que se agregan los nodos para que el clúster alcance rendimiento.

Para obtener más información sobre cómo supervisar la instancia de Bigtable, consulta Cómo supervisar una instancia de Bigtable .

Valida los datos importados en Bigtable

A continuación, valida la migración de datos realizando una comparación de hash entre los de origen y destino para ganar confianza con respecto a la integridad de la datos migrados. Primero, ejecuta el trabajo hash-table para generar hashes de rangos de filas en la tabla de origen. Luego, ejecuta el comando sync-table para completar la validación. para procesar y hacer coincidir los hashes de Bigtable con la fuente.

Para crear hashes y usarlos en la validación, ejecuta el siguiente comando para cada uno tabla que estás migrando:

gcloud dataproc jobs submit hadoop \
  --project $PROJECT_ID \
  --cluster $DATAPROC_CLUSTER_ID \
  --region $REGION \
  --jar $MAPREDUCE_JAR \
  -- \
  hash-table \
  -Dhbase.zookeeper.quorum=$ZOOKEEPER_QUORUM_AND_PORT \
  HBASE_TABLE_NAME \
  $STORAGE_DIRECTORY/HBASE_TABLE_NAME/hash-output/

Reemplaza HBASE_TABLE_NAME por el nombre. de la tabla de HBase para la que creaste la instantánea.

Ejecuta lo siguiente en la shell de comandos:

gcloud dataproc jobs submit hadoop \
  --project $PROJECT_ID \
  --cluster $DATAPROC_CLUSTER_ID \
  --region $REGION \
 --jar $MAPREDUCE_JAR \
 -- \
 sync-table \
 --sourcezkcluster=$ZOOKEEPER_QUORUM_AND_PORT:/hbase \
 --targetbigtableproject=$PROJECT_ID \
 --targetbigtableinstance=$BIGTABLE_INSTANCE_ID \
 $STORAGE_DIRECTORY/HBASE_TABLE_NAME/hash-output/ \
 HBASE_TABLE_NAME \
 BIGTABLE_TABLE_NAME

Reemplaza lo siguiente:

HBASE_TABLE_NAME: Es el nombre de HBase. de la tabla desde donde quieres importar
BIGTABLE_TABLE_NAME: Es el nombre de la Tabla de Bigtable a la que importas

De manera opcional, puedes agregar --dryrun=false al comando si quieres habilitar y la sincronización entre la fuente y el objetivo para los rangos de hash divergentes.

Cuando se completa el trabajo sync-table, los contadores del trabajo se muestran en la consola de Google Cloud en la que se ejecutó el trabajo. Si el trabajo de importación importa correctamente todos los datos, el valor de HASHES_MATCHED tiene un valor y el de HASHES_NOT_MATCHED es 0.

Si HASHES_NOT_MATCHED muestra un valor, puedes volver a ejecutar sync-table en la depuración. para emitir los rangos divergentes y los detalles del nivel de celda, como Source missing cell, Target missing cell o Different values. Para habilitar el modo de depuración, configura --properties mapreduce.map.log.level=DEBUG. Después del se ejecute un trabajo, usa Cloud Logging y busca la expresión jsonPayload.class="org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.SyncTable" para revisar células divergentes.

Puedes intentar el trabajo de importación de nuevo o usar SyncTable para sincronizar el origen y tablas de destino configurando dryrun=false. Revisa HBase SyncTable y las opciones de configuración adicionales antes de continuar.

Resultados de SyncTable en Cloud Logging

Actualiza la aplicación para enviar operaciones de lectura y escritura a Bigtable

Después de validar los datos para cada tabla del clúster, puedes configura tus aplicaciones para enrutar su tráfico a Bigtable y, luego, dar de baja el clúster de HBase.

Cuando se complete la migración, puedes borrar las instantáneas.